第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

Uber自動運転車両による歩行者死亡事故報道がドイツの市民に与えた影響
谷口 綾子1・王 子霖2・Fanny Paschek3
1正会員 筑波大学大学院准教授 システム情報工学研究科（〒305-8573 つくば市天王台1-1-1）

E-mail: taniguchi@risk.tsukuba.ac.jp
2非会員 筑波大学大学院 システム情報工学研究科（〒305-8573 つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1820603@s.tsukuba.ac.jp
3非会員 Lecturer, Business School, University of Greenwich,（Old Royal Naval College, 30 Park Row, London
SE10 9LS UK）E-mail: Fanny.Paschek@greenwich.ac.uk

本研究では，2018年3月18日に米国で起きたUber歩行者死亡事故のドイツ市民のAVsに対する社会的受容への影響について，WEBアンケート調査により差違を把握することを試みた．まず，2018年11月末～12
月時点で，Uber歩行者死亡事故を知っていた人は54.7%であった．事故前後の差違を分析した結果，AVs
関連情報への接触度は事故後の方が高いこと，自動運転が実現する予想年は事故後の方が遅い傾向にある
こと，AVsの「個人的受容」の差違は見られない一方で，「他者の受容認知」は事故後の方が低いという有意な差違が示された．AVs技術への信頼は，事故後に有意に低くなっていたが，行政への信頼は有意差は示されなかった．さらに，AVsへのリスク認知は「恐ろしさ」のみが事故後に有意に高いことも示された．

Key Words : autonomous vehicles, social acceptance, risk perception, fatal accident

1. はじめに象としたWEBアンケート調査により，AVsによる事故報
道の認知度，ならびにそれが人々の社会的受容性や意識にどのような影響を及ぼすのかを把握することを目的とする．

2018年3月18日(日)夜(現地時間)，アメリカ合衆国アリ
ゾ ナ 州 Tempe で 起 き た Uber 社 の 自 動 運 転 実 験 車 両(Autonomous Vehicles: 以下AVs)と歩行者の事故は，世界初(1) 事故概要のAVsによる歩行者死亡事故であった．
筆者らはこれまで，AVsの社会的受容性を記述するため，バス・鉄道，カーシェアリングなどの運輸関係事業者へのインタビュー調査1)や，東京と名古屋の一般市民のAVs社会的受容把握を目的としたアンケート調査2)，
国交省道路局の2017年度道の駅自動走行システム実証実
験の事前事後の社会的受容性変化の調査分析3)，4),そしてAVsの社会的受容性に関する知見の一般化を目指したメ

アメリカ合衆国国家運輸安全委員会(NTSB)の報告書6)によると，事故は2018年3月18日(日)午後9:58(現地時間:
GMT-7)，ボルボXC90を改造しコンピュータ制御モードにしたUber社の自動走行実験車両が，アリゾナ州
Maricopa County, TempeのNorthbound Mill Avenueにて，歩行者と衝突したというものであった．自動走行実験車両にはオペレーターとして44才の女性のみが乗っていた．
5)
この通りの衝突の起きた周辺では，左折レーンが二つ，
タ分析の実施 など，AVsの社会的受容に関わるいくつ
自転車レーンが一つあった．衝突は右折レーンが始まる
かの調査分析に関わってきた．その一環として，英国ロ前の地点で起きた．道路照明はあり，制限速度は45マイ
ンドンとウェストミッドランドを対象としたWEBアン
ケート調査を2018年3月16日-22日に実施していたところ， ル/hであった．
被害者は49才の女性で自転車を押し歩きし，西から東偶然，前述の不幸な事故が起こったのである．
へ通りを渡っていた．Uber自動走行実験車両の右フロン
本稿では，事故から約8-9ヶ月後の2018年11月～12月にト部分に歩行者が衝突したとき，車両は右側のレーンをかけて，ドイツのベルリン首都圏とルール工業地帯を対1

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

最も広く受け入れられている自動運転技術の定義は，米国運輸省道路交通安全局(NHTSA)による 6 段階のレベルであろう 9)．表 1 に示す通り，自動運転のレベルは0(人間が全てに関与して運転)から 5(完全な自動運転)が設定されている．

走行していた．衝突の結果，歩行者は死亡し，車両オペ
レーターは無傷であった．
歩行者が横断した地点には横断歩道は無く，最寄りの横断歩道は衝突地点から北へ360 feet(約100m)のところにあり，横断歩道を使うようにとの警告サインがあった．
Uber自動走行実験車両にはコンピュータ制御モードと表-1 NHTSAのAVsのレベル定義

LEVELS OF
手動モードの2モードがあり，各種センサーが設置され
AUTOMATIONているほか，全部で10個の車載カメラが搭載されていた．
Level 0ボルボの市販車両には，通常，自動ブレーキ付きの衝突
Level 1
回避システムと，ドライバーへの警告システム，道路標
識情報が搭載されているが，コンピュータ制御モードでLevel 2は全て使えない状況にあった．

(2) マスコミ報道
この交通事故のニュースは世界中で報道された．なお，
米国アリゾナ州の2018年3月18日(日)午後9:58(GMT-7)は，Level 3
英国標準時の2018年3月19日(月) 午前4:58(GMT)であり，
日本では2018年3月19日(月) 午後1:58(GMT+9)である．日本でこの事故に関連した報道をレビューするに当たり，
ニュースサイトの日付は日本時間で表示されたが，以下の報道日時は特に明記しない限り，全て英国標準時に変Level 4
換して記載した．
最も早い報道は，Uber社のtwitterにて3月19日午前
9:51(GMT-7)(英国時間3月19日16:51)に流れた「Our hearts goout to the victim’s family. We’re fully cooperating with
@TempePolice and local authorities as they investigate thisincident.」というメッセージであろう．その後，これをLevel 5

引用する形で英国の経済専門通信社であるBloombergが3
月19日16:56に「Uber Halts Autonomous Car Tests After Fatal
Crash in Arizona」と報道し7)，BBCでは3月20日に「Uberhalts self-driving car tests after death」と報道している8)．英国

WHO DOES WHAT, WHEN
The human driver does all the driving.
An advanced driver assistance system (ADAS) on the vehicle
can sometimes assist the human driver with either steeringor braking/accelerating, but not both simultaneously.
An advanced driver assistance system (ADAS) on the vehicle
can itself actually control both steering and brak‐ing/accelerating simultaneously under some circumstanc‐es. The human driver must continue to pay full attention(“monitor the driving environment”) at all times and per‐form the rest of the driving task.
An Automated Driving System (ADS) on the vehicle canitself perform all aspects of the driving task under somecircumstances. In those circumstances, the human driver
must be ready to take back control at any time when the
ADS requests the human driver to do so. In all other cir‐
cumstances, the human driver performs the driving task.
An Automated Driving System (ADS) on the vehicle canitself perform all driving tasks and monitor the driving envi‐
ronment – essentially, do all the driving – in certain circum‐
stances. The human need not pay attention in those cir‐
cumstances.
An Automated Driving System (ADS) on the vehicle can do
all the driving in all circumstances. The human occupants
are just passengers and need never be involved in driving.

今日，自動運転システムに関する研究は多岐にわたり，注目される研究分野となっている．自動車が発明されてこの方，人間が強いられてきた運転時の恒常的な意思決定が不要となり，効率性の向上や環境負荷低減，アクセ
ス容易性，そして交通安全など様々なインパクトを社会にもたらす可能性があるからである(Lipson and Kurman,2016)10)．さらに，自動運転技術は今後 30 年くらいの間の技術革新の主流となるであろうことが広く期待されている．それゆえ，Boston Consulting Group(2015)11)は，AVsが最初に商品として販売されるのは 2025 年頃，新車販
売のおよそ 10%が AVs となるのが 2035 年頃であろうと予測している．同様に，Bansal and Kockelman (2017)12)は米国で保有される全車両のうち，最低 24%～最大 87%が2045 年までにレベル 4 あるいは 5 の自動運転車両となるであろうと予測している．
このような未来が実現するとしても，そこに至るまでには様々な技術的・社会的なバリアが存在する．最も大きなバリアは，人間が直接制御できない車両に運ばれることに対して，多くの人々が感じる「不安」であろうにおける本事故のテレビや新聞報道については確認できていないが，通常テレビやラジオ，新聞報道よりもインターネットの方が早く掲載可能であるため，テレビや新聞の報道はインターネット報道と同時か，より遅いタイ
ミングであったと考えられる．よって，英国の人々がこの事故の報道に触れたタイミングは，早くて3月19日(月)夜であったと考えられる．

2. 既往研究
本章では，AVsの社会的受容性に関連する既往研究について，(1)自動運転技術を取り巻く議論，(2)自動運転
車両に対する人々の態度，(3) Research Gapと本研究の位置づけ，に分類して述べる．
(1) 自動運転技術を取り巻く議論2

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集(Woldeamanuel and Nguyen, 2018)13)．故に，Kaur and Rampersad (2018) 14)は，人々が AVs を受け入れる鍵となるバリアとして「信頼(public trust)」を挙げている．また Clarke andButcher(2017) 15)は，「自動運転技術に対する人々の認知や態度が，AVs の社会的受容の歩みの速さに重要な要因となるだろう(p.9)」と述べている．さらに König and
Neumayr (2017) 16)は，AVs が十分に安全で洗練されていたとしても，ドライバーは未だ自動運転技術を信頼しておらず，「AVs を使うであろうドライバー自身がもたらすバリア」について言及した研究は限られていると指摘している．

【経済的要因】Bansai et.al (2016) 19)は，調査対象者の現在保有している
車両の値段に追加するとしたら，という前提で平均支払
い意思額(WTP)を問い，レベル 3 で 3,300US ドル，レベル 4 で 7,253 ドルとレベル 3 はレベル 4 の約 1/2 であったと述べている．少々異なる結果として Daziano et. al (2017)21)
は平均的な米国の世帯はレベル 3 に 3,500 ドル，レベル 4 に 4,900 ドルの支払い意思を有すると報告している．
また，kyriakidis et.al (2015) 22)は，109 カ国 5,000 人を対象とした WEB 調査にて，対象者の 22%がレベル 4 の AVs であっても追加的なコストを支払わないと表明していること，対象者の 5%が 30,000 ドル以上を支払いたいと表明(2) 自動運転に対する人々の態度していることを報告している．
本節では，人々が AVs をどう感じているかについて【心理的要因】既往研究レビュー結果を述べる．
Hohenberger et.al (2017) 23)は，AVs に対する態度に影響す【個人的要因】る要因を把握するための心理調査分析を行った結果，イスラエルと北アメリカの 721 人を対象とした調査にAVs の便益にポジティブな人は，より AVs 利用の準備
17)より，Haboucha et.al (2017) は，AVs を初期段階から受容ができており，不安・懸念等の感情は個人の AVs 利用
意図を低減させると報告している．この文献では，1)不する人々は，若者，学生，高学歴でクルマ利用時間が長安・懸念が，利用意図に対する利便性認知への影響を弱い人々であり，イスラエル人の方が北アメリカの人々よ
りも AVs をシェアしたいと考えていると報告している． めること，2)自己高揚感は不安・懸念の AVs 利用意図に対するネガティブな影響を弱めること，そして 3)自己高
同様に，Hulse et.al (2018) 18)は，約 1,000 人を対象とした調
揚感は不安･懸念と便益の AVs 利用意図に対する相互作査により，男性・若い人は，女性・高齢者よりも AVs
用をやわらげることを報告している．また，実務においの受容意識が高いと報告している．347 人のテキサス・オースチン市民を対象とした WEB 調査により，高年収， て，AVs 促進のためには，個々人の自己高揚感をトリガーとすべきであると述べている．一方，Leicht et.al (2018)
新技術に興味のある都会に住む男性，より事故経験のあ
24)
る人は，AVs の受容意識が高いと報告されている(Bansal
は，AVs 車両購入というわずかな投資の結果，多くの
19)
et. Al, 2016) ．一方で，米国の歩行者 482 人を対象とし社会的影響がもたらされると期待する人々は，より購入
20)
意図も高いと報告している．さらに Wolf (2015) 25)は，た調査(Deb et.al, 2017) によると，男性，若者，都会居住者，革新的な人々が AVs に賛成し，中でも暴力性，堕AVs 導入のための政策の最も主要な理論的根拠は交通安
落性，攻撃性のスコアとの相互作用が強いことが報告さ
全の改善効果であること，一方で人々が AVs に期待すれている．全体として，AVs が交通安全の状況を改善す
る主要な便益は，運転のストレス軽減や利便性向上，環ると考えている歩行者は AVs にポジティブであった．
境負荷低減効果であったと述べている．そして，非力さ
13)Woldeamanuel and Nguyen (2018) は，年齢の影響について， や恐れなどの感情が，AVs の社会的受容の障害となるであろうと述べている．
ミレニアルス(1980-1999 に生まれた世代)とそれ以上の年【その他の要因】
代との比較分析を行っており，どちらの世代もレベル 4
Fraedrich and Lenz (2015b)26)は，ドイツと米国のマスメデの AVs について似たような便益を予想し，AVs の使い方をどのように学ぶのかを心配している(年配者の方がィア・チャンネルを用いたオンライン応答と，’techわずかに心配度が高い)との結果を報告している．世代
savvy’ Heise website を用いた調査を行い，AVs の目的や基間の差違という意味では，ミレニアルス以外の世代は本方針のレベルに対する回答(n = 647)は概ねポジティブ
AVs 技術がどのくらい機能するのか(悪天候時や通常の(ドイツ 71%，米国 61%，Heise70%)であり，人々は安全
車とのやり取りなど)を心配しており，ミレニアルスは， 性／信頼性，柔軟性／快適性，交通円滑化を AVs の主
新しい交通事業形態(AV タクシー，AV 公共交通，商品
要な便益と捉え，社会的なネガティブなインパクトとしとしての AVs など)というシナリオに懐疑的であった．
てデータの悪用や法的責任を挙げていたことを報告して
16)
König and Neumayr (2017) は，自動運転は人々の心を捉えいる．感情や主観的なレベルの回答(n = 516)としては，
不信感，懐疑，拒絶などがネガティブなものとして挙げているが，自動車利用と個人属性が AVs の受容と関係られた(ドイツ 48%，米国 84%，Heise37%)．ポジティブ
しており，人々は AVs に乗ってみたいとは思っているなものとしては，楽観，信頼，想像的，望ましい，興味が，まだ買う準備はできていないことを強調している．
3

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集があるが挙げられた(ドイツ 35%，米国 35%，Heise30%)． るが，意図の認知については，公正性，相手への思い，
誠実さ，正直さ，透明性，客観性など様々な類似した概フランス人ドライバー421 人を対象とした調査で念が提案されている(中谷内，2008)32)．いずれにせよ，は,68.1%が AVs を受容すると回答しており，AVs 利用意
図に最も大きな影響を及ぼす変数は，1)特定の文脈(高これらは「信頼を寄せる相手に対し，意図的にひどいこ速道路，交通渋滞，自動駐車など)における受容性や，とをするつもりはない」という動機づけにかかわる変数
2)自分の健康が正常で無いときの運転，3)運転時の興奮/と 解釈できよう．
感動を追い求めること，など，自動運転への態度である(3) Research Gapと本研究の位置づけ
ことが報告されている(Payre et.al , 2014)27) ．さらに
17)以上の既往研究レビューより，人々の AVs に対する
Haboucha et.al (2017) は，技術への興味，環境への関心，
運転の楽しみ，公共交通への態度，AVs への肯定的感情， 態度について様々な研究がなされているが，人々が AVs
をどのくらい危険だと認識しているかに関する研究は少の 5 つの個々人の態度を記述する潜在変数を探索的に分ないことが示された．実際，Wolf (2015) 25) は「ポテンシ析した結果，44%が通常の自動車を好むことを報告している．
ャル･ユーザーの選好や期待を検証した研究は非常に少【リスクと信頼】ない．P.109」と指摘している．また Fraedrich E and Lenz B
Hulse et.al (2018)18)は，AVs を交通社会における「やや(2015a) 33)は，期待や恐れと言った切り口で人々が AVs に
ロー・リスク」なものとして捉え，道路での AVs 利用
どのように反応するかという課題については，未だ初期に反対の声は少ないと述べている．しかしながら，段階にあると同意している(p.619)．彼らはまた AVs の社
18)
Hulse et.al (2018) では，歩行者に対しては，AVs の方が会的受容の研究は，意見や態度を超えて，必要性，アイ
デア，願望，希望，恐れ，不安等をも対象とすべきだと通常の車に比べリスクが少ないと捉えているが，同乗者に対しては AVs の方がハイリスクであると述べている． 議論している．一方で，Woisetschläger (2015)34)は消費者のリスク認知に関する心理学研究として，Slovic は，実AVs 受容の 4 つの要素として，1)パフォーマンス期待：
際のリスクと､リスク認知の間にはズレがあり，人々は知覚された技術の価値，2)エフォート期待：技術の利用
全てのリスクを正しく認知して判断しているのではなく， がどのくらい容易か，3)個々人の「技術を使うことに対その事象に対する何らかのリスク･イメージを形成し判する記述的規範の知覚」に対する社会的影響力，4)イン断しているとして，人々が様々なハザードに対するリスフラ整備や支援など消費者受容の向上に資する条件を整ク･イメージをどのように形成しているかを調査分析しえること，を挙げている．
ている 28)． この中で，様々なリスクイメージの構成要
以上より，本稿では人々の AVs に対する社会的受容素を因子分析した結果，因子Ⅰ：恐ろしさ因子 (Dread)， について，個人的受容，他者の受容認知，ならびに，リスク認知と信頼に着目して，Uber 歩行者死亡事故の認
因子Ⅱ：未知性因子 (Unknown)，因子Ⅲ：災害規模因知度とその報道の影響についてドイツ市民の意識を分析
子 (Number of people involved)の三つが抽出され，色覚知する．
覚における 3 原色のように，これらの組み合わせで個々のハザードのリスクイメージが形成されているとした．
さらに，恐ろしさ因子を x 軸と未知性因子を y 軸としたリスク認知マップを作成し，様々なハザードの相対的な
4. WEBアンケート調査の概要と結果
リスクイメージを示している．
(1) 調査方法
信頼(Trust, reliability)に関する心理学研究は，1950 年代から行われてきた(例えば情報の送り手の信憑性に着目
3 章(3)に述べたように，本研究ではドイツ市民の AVs
29)
した Hovland, Janis, & Kelley (1953 辻 ・ 今 井 訳 1960))．
に対する社会的受容性を把握するため，WEB アンケー
ト調査を実施した．実施期間は 2019 年 11 月末～12 月上Barber (1983) 30)は，信頼の 2 要素 と し て 「技術的能力へ
旬，サンプル数は 1,000 名で，年代(20-60 代)，性別，居の期待」 と 「受託責任 (fiduciary responsibility) を果たすこ31)
住地域(ベルリン・ルール工業地帯(the Ruhrgebiet)をそれとへの期待」 を挙げ，山岸 (1998) も同様に，相手が自ぞれ均等割り付けした．
分にひどい結果をもたらさないだろうという肯定的な期
対象地域の選定について，筆者らが 2017 年に実施し待を導く二つの構成要素として「能力への期待」と「意た日本における WEB アンケート調査と比較するため，
図への期待」 を挙げている．他にも様々な研究が積み日本での対象地区(東京 23 区・愛知県)とできる限り同様
重ねられているが，「信頼は能力についての認知と意図の地域を選定した．ベルリンはドイツの首都であり，ルについての認知で規定される」ことは，リスクマネジメ
ール工業地帯は主要なドイツ自動車メーカーのお膝元でントにおける信頼研究の一般的知見とされている．ただある．
し，能力認知については頑健な独立要因と認識されてい4

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集(2) 調査項目と尺度
WEBアンケート調査の尺度項目のうち，本研究の分析に用いるものを表-2に示す．
まず，AVsに触れる機会の有無について，AVs実証
実験参加有無，AVs実証実験の報道を目にした経験，AVsに関するニュースや記事に触れたり，話題になっ

Factors
Experienceand accessto AVsAVs 実 験経験，触れる機会た経験の有無を問うた．
社会的受容については，レベル毎に個人的受容「私は社会にAVsが導入されることを受け入れる」，他者の受容認知「私はAVsが社会に受け入れられると思 Year of mostcars be ableう」として5件法で問うた．自分がAVsを使いたい， todrive
themselves
買いたいという利用意図や購入意図では無く，移動の on road装置として社会に導入されることへの受容意識を問う networkた．
AVs 実 現時期
ハザード毎のリスク認知は，Slovicのリスク認知の二因子を構成する尺度群29)より，代表的な「恐ろしいと思う」「よく知っていると思う」の二尺度で問うた．
ac‐
ハザードとしては，AVsに対するリスク認知との比較 Social
ceptance
対象として，代表的な交通手段であるクルマ／徒歩／ toward AVs
自転車／バイク／バス／鉄道／飛行機について，また AVs 社 会
自然災害として英国で起こり得る洪水／嵐を，さらに 的受容
近年多く報道され，英国において今日的なハザードで Risk percep‐
tionto‐あると考えられる原子力発電所，歩きスマホ，運転中 wards AVsのスマホ，初心者運転，高齢者の運転，癌，AIDS， AVs リ ス
子どもの誘拐，通り魔，テロを選定した．なお，クル ク認知
マについては，ドライバー，歩行者の立場で認識が異なる可能性を考慮し，それぞれリスク認知を問うことにした．
AVsの受容意識やリスク認知の設問の前に，自動運
転には技術段階に応じてレベルが定義されていること
を表-1を用いて説明し，各設問の前にもどのAVsレベ
ルに対する設問かがわかるよう，レベルを明記した．
AVsのリスク認知は，クルマのリスク認知と同様，ドライバー，歩行者の各立場で評価してもらった(レベル4にドライバーは存在しないため，歩行者の立場のみとした)．

Risk percep‐
tion
to‐
wards
ordinary
cars
車リスク
認知
Risk percep‐
tion
to‐
wards
varioushazards
各ハザー
ドのリス
ク認知
Trust (relia‐bility)信頼

5

表-1 WEBアンケート調査の尺度
Measurements (Options, definition of end scale)
Automated driving experience in demonstration experiments: Haveyou ever taken part in autonomous vehicle demonstration experi‐ment? (Yes / No)
Browsing experience of newspaper magazines associated with AV
demonstration experiments: Have you ever seen articles fromnewspapers or magazines about autonomous vehicle demonstra‐tion experiment? (Yes / No)
Access to automated driving: By which media channel do you mostfrequently encounter the concept of "autonomous vehicles"?
(Please choose all that apply)[Options] TV news / Other TV programme / TV commercials / News‐
paper or magazine / Net news or Social media / Workplace orschool / Conversation with family or friends / Demonstrational ex‐periment / Survey like this / Other / None
When do you think that most cars will be able to drive themselves on
the UK road network?
level 3 (partly automatically drive themselves)level 4 (mostly automatically drive themselves)level 5 (fully automatically drive themselves)
Completion year LV3: In which year do you think that most cars will
sometimes automatically drive themselves at Level 3 on the UK road
network?
Completion year LV4: In which year do you think that most cars will
mostly automatically drive themselves at Level 4 on the UK road
network?
Completion year LV5: In which year do you think that most cars will fully
automatically drive themselves at Level 5 on the UK road network?
Please answer the following questions about your understanding ofautonomous vehicles. Please tell us how much you agree with thefollowing statements about level 3 (partly automatically drive them‐selves). (LV3, LV4, LV5,respectively)
Personal acceptance: I agree with the adoption of autonomous vehicles.
Societal acceptance: I think autonomous vehicles will be accepted bysociety. (Strongly disagree=1 <‐‐‐> Strongly agree=5, 5 point scale)
Please imagine yourself as a driver. Please answer the following ques‐
tions about autonomous cars. Please tell us how much you agreewith the following statements about level 3 (partly automaticallydrive themselves). (LV3 & LV4, respectively)
Risk perception of AVs LV3 as Driver Fear: I think autonomous vehicles
are frightening
Risk perception of AVs LV3 as Driver Unknown: I know a lot about au‐
tonomous vehicles
Please imagine yourself as a pedestrian. Please answer the following
questions about autonomous cars. Please tell us how much you
agree with the following statements about level 3 (partly automati‐
cally drive themselves). (LV3, LV4, LV5,respectively)
Risk perception of AVs LV3 as Pedestrian Fear: I think autonomousvehicles are frightening
Risk perception of AVs LV3 as Pedestrian Unknown: I know a lot aboutautonomous vehicles(Strongly disagree=1 <‐‐‐> Strongly agree=5, 5 point scale
Please answer the following questions about cars as a driver.
Risk perception of cars as Driver Fear: I think cars frighten me
Risk perception of cars as Driver Unknown: I know a lot about cars
Please answer the following questions about cars as a pedestrian.
Risk perception of cars as Pedestrian Fear: I think cars frighten me
Risk perception of cars as Pedestrian Unknown: I know a lot about cars
(Strongly disagree=1 <‐‐‐> Strongly agree=5, 5 point scale)
Please answer your image about the following. Please answer intuitively.
Risk perception of walking Fear: I think walking is frightening
Risk perception of walking Unknown: I know a lot about walking(Strongly disagree=1 <‐‐‐> Strongly agree=5, 5 point scale)[Hazards] Bicycle / Motorcycle / Bus / Train / Airplane / Flood / Nuclear
power plant / Texting while walking / Texting while driving / Learner
drivers / Elderly diving / Cancer / Influenza / AIDS / Kidnapping / Storm /Personal assault / Terrorism
Please answer the following questions about reliability of autonomousvehicles.
Technological reliability: Do you think that autonomous vehicle technol‐
ogy is reliable?
Administrative reliability: Do you think that the institutions which areresponsible for administering, regulating and insuring autonomousvehicles are reliably carrying out their functions? (Unreliable=1 <‐‐‐
> Reliable=5, 5 point scale)第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

表-2 Uber 死亡事故の認知(知っていた／知らなかった)と年代，性別，運転免許の有無，車保有による差異のカイ二乗検定結果
Uber_AVs死亡事故の認知

Uber_AVs死亡事故の認知

合計
104
200

知っていた

年代

性別

免許有無

クルマ保有

知らなかった

知っていた

合計 カイ二乗検定
200 **

知らなかった

20代

96

30代

113

87

200

56.5%

43.5%

200

40代

99

101

200

49.5%

50.5%

200

50代

122

78

200

61.0%

39.0%

200

60代

117

83

200

58.5%

41.5%

200

男性

305

195

500

61.0%

39.0%

500 ***

女性

242

258

500

48.4%

51.6%

500

免許なし

67

84

151

44.4%

55.6%

151 ***

免許あり

480

369

849

56.5%

43.5%

849

保有

420

280

700

60.0%

40.0%

700 ***

非保有

127

173

300

42.3%

57.7%

300

453

1000

54.7%

45.3%

1000

合計

547

48.0%

52.0%

n=547

%
事故直
後, 23.6

覚えてい
ない,
28.2

その後,
3.8
事故の3
日以内,
15.0
事故の一週間以内, 5.1*: p< .1, **: p< .05, ***: p< .001

事故の1
日後,
24.3

図-1 Uber 死亡事故を知ったタイミング
n=547

年代別 Uber事故にアクセスしたメディア
その他

3.3%

家族・友人との…

4.6%

仕事・学校

3.1%

年代別 Uber事故にアクセスしたメディア

n=547
その他
家族・友人との会話

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59.2%
0%

20%

40%

60%

テレビのニュース

80%

0

%

図-2 Uber 死亡事故を知ったメディア

50
20代

100
150
200
250
30代
40代
50代
60代

300

350

図-3 年代別 Uber を知ったメディア

AVs事故がドイツ市民の賛否意識に与える影響
社会のAVs賛否意識に影響

7.3 10.7

自身のAVs賛否意識に影響

16.5

n=1,000
1全くそう思わない

0%
2_

35.4

13.6

20%

30.7

36.5

40%

3どちらとも言えない

15.9

20.0

13.4

60%

80%

100%

4_

5とてもそう思う

図-4 Uber 死亡事故が自身の AVs 賛否意識／社会の AVs賛否意識に影響を与えたと思うか

信頼については，山岸(1998) 31)，中谷内(2008) 32)を参考に，能力への信頼として「AVsの技術への信頼」，意図への信頼として「AVsに関わる行政機関への信頼」(法律や保険制度などAVsの社会実装に責任を持つ国などの行政機関は，確実にその責務を実行すると思いますか?)を設定した．

メディア(図-2)について，xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxc) Uber死亡事故が自身と社会のAVs賛否意識に与える(3) 分析結果
a) Uber死亡事故の認知度と回答者属性

影響
図-4に，Uber死亡事故による自身の賛否意識の変化「ウーバー死亡事故があなたのAVsに対する賛否意識に

Uber死亡事故の認知度と回答者の個人属性を表-2に示
す．
b) Uber死亡事故を知ったタイミングとメディア
Uber死亡事故を報道で知ったタイミング(図-1)とその6

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

影響を与えたと思いますか」，社会の賛否意識認知「ウーバー死亡事故が社会のAVsに対する賛否意識に影響を与えたと思いますか」の回答分布を示す．Xxxxxxxxxxx
d)

本研究では，2018 年 3 月 18 日に米国で起きた Uber 歩
行者死亡事故がドイツ市民の AVs に対する社会的受容に与える影響について，WEB アンケート調査により差違を把握することを試みた．

Uber死亡事故認知の規定因の重回帰分析
xxxxxxxの重回帰分析(強制投入法)の結果を表-3に示す． (2)今後に向けて本研究では，，等も検討していく必要がある．

e)

自身と社会の賛否意識変化認知のの規定因の重回帰分析
xxxxxxxの重回帰分析(強制投入法)の結果を表-4に示す． 謝辞: 本研究における調査分析は，科学研究費補助金(挑戦的萌芽)「道路上の異モード間コミュニケーションの生起と社会的受容 (代表：筑波大学谷口綾子)」の助成と，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発
機構（NEDO）の委託業務（戦略的イノベーション創造
プログラム（SIP）自動走行システム/大規模実証実験/社
会の受容性に関する総合調査）の研究助成によるもので

5． おわりに(1)本研究の成果

表-3 ドイツ市民の Uber 死亡事故【認知】の規定因の重回帰分析結果
従属変数Y: Uber事故の認知(知っている1，知らなかった0)
調整済みR2=0.056

βt-0.564

p
0.573

年代

0.086

2.717

0.007 ***

性別(1：男性，0：女性(

0.100

3.034

0.002 ***

運転免許(1：保有，0：非保有)

0.006

0.152

0.879

自動車保有(1：保有，0：非保有)

0.101

2.689

0.007 ***

世帯年収※

0.085

2.532

0.011 **

リスク認知_LV3_Pedestrian_Fear-0.023-0.396

0.692
0.635

(定数)

リスク認知_LV3_Pedestrian_Unknown

0.033

0.474

リスク認知_LV4_Pedestrian_Fear

0.040

0.507

0.613

リスク認知_LV4_Pedestrian_Unkown-0.013-0.174

0.862
0.109

リスク認知_LV5_Pedestrian_Fear

0.105

1.604

リスク認知_LV5_Pedestrian_Unkown

0.079

1.106

0.269

AVs技術への信頼

0.023

0.478

0.633

AVs行政企業への信頼

0.007

0.157

0.875

β：標準化係数，t：t値，p：有意確率，*: p< .1, **: p< .05, ***: p< .001
※世帯年収は，0を0，～10,000EURO刻みで1，2，3．．．と指標化

表-4 ドイツ市民の Uber 死亡事故による自身の賛否意識／社会の賛否意識変化認知 の規定因の重回帰分析結果
y1：Uber事故による

y2：Uber事故による自身の賛否意識変化

社会の賛否意識変化認知βt10.824p0.000 ***

βt13.620p
0.000 ***

年代

-0.017-0.5690.569-0.025-0.7890.430

性別(1：男性，0：女性)-0.083-2.6050.009 ***

-0.044-1.3470.178

運転免許(1：保有，0：非保有)-0.042-1.1930.233-0.028-0.7700.441
0.055 *

(定数)

自動車保有(1：保有，0：非保有)

0.071

1.936

0.053 *

0.072

1.923

世帯年収※

-0.056-1.7420.082 *

-0.017-0.5200.604

リスク認知_LV3_Pedestrian_Fear

0.064

1.121

0.262

0.013

0.230

0.818

リスク認知_LV3_Pedestrian_Unknown-0.055-0.815

0.416

0.096

1.401

0.161

リスク認知_LV4_Pedestrian_Fear

0.121

1.573

0.116

0.061

0.780

0.436

リスク認知_LV4_Pedestrian_Unkown

0.037

0.496

0.620

-0.021-0.2810.779

リスク認知_LV5_Pedestrian_Fear

0.114

1.786

0.074 *

0.166

2.542

0.011 **
0.909

リスク認知_LV5_Pedestrian_Unkown

0.053

0.761

0.447

-0.008-0.114

AVs技術への信頼-0.108-2.2820.023 **

-0.121-2.4960.013 **

AVs行政企業への信頼

0.018

0.385

0.700

0.033

0.702

0.483

β：標準化係数，t：t値，p：有意確率，*: p< .1, **: p< .05, ***: p< .001
y1の調整済みR2 =.120，y2の調整済みR2=.078

7

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

radical innovations: The case of the self-driving car,Transportation Research Part F: Traffic Psychology and
Behaviour, 44, 42-52.
17) Haboucha C J, Ishaq R, and Shiftan Y (2017) User preferences regarding autonomous vehicles, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 78, 37-49.
18) Hulse L M, Xie H and Galea E R (2018) Perceptions ofautonomous vehicles: Relationships with road users, risk,
gender and age, Safety Science, 102, 1-13.
19) Bansal P, Kockelman K M and Singh A (2016) Assessing
public opinions of and interest in new vehicle technologies: An Austin perspective, Transportation Research Part
C: Emerging Technologies, 67, 1-14.
20) Deb S, Strawderman L, Carruth D W, DuBien J, Smith B
and Garrison T M (2017) Development and validation of aquestionnaire to assess pedestrian receptivity toward fullyautonomous vehicles, Transportation Research Part C:
Emerging Technologies, 84, 178-195.
21) Daziano R A, Sarrias M and Leard B (2017) Are consumers willing to pay to let cars drive for them? Analyzing response to autonomous vehicles, Transportation ResearchPart C: Emerging Technologies, 78, 150-164.
22) Kyriakidis M, Happee R, and de Winter J C F (2015) Pub-

ある．
参考文献
1)

冨 尾 祐 作 ， 谷 口 綾 子 ， Marcus Enoch ， Petros Ieromonachou，森川高行：運輸事業関係者の自動運転シ
ステムに対する賛否意識 – 自動運転のレベルに着目して，土木計画学研究・講演集(CD-ROM) Vol.55,
2017．
2) 谷 口 綾 子 ， 冨 尾 祐 作 ， 川 嶋 優 旗 ， Marcus Enoch ，Petros Ieromonachou，森川高行：自動運転システムの社会的受容－賛否意識とリスク認知に着目して，土木計画学研究・講演集(CD-ROM) Vol.56, 2017．
3) 川嶋優旗，谷口綾子，井坪慎二，玉田和也，澤井聡
志：自動運転公共交通サービスに対する社会的受容の 規 定 因 ， 土 木 計 画 学 研 究 ・ 講 演 集 (CD-ROM)
Vol.57, 2018．
4) 井坪慎二，玉田和也，澤井聡志，谷口綾子：道の駅等を拠点とした自動運転サービス実証実験における社会受容性分析，土木計画学研究・講演集(CD-ROM)
Vol.57, 2018．
5) 西堀泰英，木村航太，谷口綾子，森川高行：自動運
転システムの普及に対する賛否意識等の社会受容性に関するメタ分析，土木計画学研究・講演集(CDROM) Vol.57, 2018．
6) US NTSB (National Transportation Safety Board), Preliminary Report Highway, HWY18MH010, 24th May 2018.
https://www.ntsb.gov/investigations/Pages/HWY18FH010.
aspx7) BBC News : Uber halts self-driving car tests after death,
http://www.bbc.com/news/business-43459156
8) Bloomberg (web news): Uber Halts Autonomous Car Tests
After
Fatal
Crash
in
Arizona,
https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-0319/uber-autonomous-car-involved-in-fatal-crash-in-arizona9) National Highway Traffic Safety Administration: Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles,
http://www.nhtsa.gov/staticfiles/rulemaking/pdf/Automate
d_Vehicles_Policy.pdf, 2013.
10) Lipson H and Kurman M (2016) Driverless: Intelligent
cars and the road ahead, MIT Press, Cambridge MA.
11) Boston Consulting Group (2015) Revolution in the Driver's
Seat: The Road to Autonomous Vehicles, BCG, Boston
MA, April.
12) Bansal P and Kockelman K M (2017) Forecasting Americans’ long-term adoption of connected and autonomousvehicle technologies, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 95, 49-63.
13) Woldeamanuel M and Nguyen D (2018) Perceived benefits
and concerns of autonomous vehicles: An exploratory
study of millennials’ sentiments of an emerging market,
Research in Transportation Economics, forthcoming.
14) Kaur K and Rampersad G (2018) Trust in driverless cars:
Investigating key factors influencing the adoption of driverless cars, Journal of Engineering and Technology Management, 48, 87-96.
15) Clarke J and Butcher L (2017) Connected and Autonomous Vehicles, Briefing Paper CBP 7965, House of Commons, Parliament, London, 12 June.
16) König M and Neumayr L (2017) Users’ resistance towards

lic opinion on automated driving: Results of an international questionnaire among 5000 respondents, Transportation Research Part F, Traffic Psychology and Behaviour,
32, 127-140.
23) Hohenberger C, Spörrle M and Welpe I M (2017) Not
fearless, but self-enhanced: The effects of anxiety on thewillingness to use autonomous cars depend on individuallevels of self-enhancement, Technological Forecasting andSocial Change, 116, 40-52.
24) Leicht T, Chtourou A and Youssef K B (2018) Consumer
innovativeness and intentioned autonomous car adoption,
The Journal of High Technology Management Research,
29(1), 1-11.
25) Wolf I (2015) The Interaction Between Humans and Autonomous Agents, (in ed: Maurer M, Gerdes J, Lenz B, andWinner H), Societal risk constellations for autonomous
driving, Autonomes Fahren. Springer Vieweg, Berlin,
Chapter 6, 103-124.
26) Fraedrich E and Lenz B (2015b) Societal and Individual
Acceptance of Autonomous Driving, (in ed: Maurer M,
Gerdes J, Lenz B, and Winner H), Societal risk constellations for autonomous driving, Autonomes Fahren. Springer
Vieweg, Berlin, Chapter 29, 621-640.
27) Payre W, Cestac J, and Delhomme P (2014) Intention touse a fully automated car: Attitudes and a priori acceptability, Transportation Research Part F: Traffic Psychology
and Behaviour, 27, Part B, 252-263.
28) Slovic P (1987) Perception of Risk, Science, 236, 280-285.
29) Hovland, C. 1., Janis, 1. L., & Kelley, H. H.(1953). Communication and persuasion. New Haven, CT: Yale University Press. (辻正三 ・ 今井省吾 (訳) (1960). コ ミ ュニ
ケーションと説得 誠信書房)
30) Barber, B. (1983). The logic and limtt of trust, New
Brunswick, NJ: Rutgers University Press.

8

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

第 3 号，pp.259- 268，2008．

31) 山岸俊男 (1998). 信頼の構造，東京大学出版会．
32) 中谷内一也：リスク管理機関への信頼: SVS モデルと伝統的信頼モデルの統合，社会心理学研究，第 23 巻

(2019.10. xx 受付)

THE IMPACT OF MEDIA REPORT CONCERNING FATAL ACCIDENT BY
AUTONOMOUS VEHICLE ON GERMAN CITIZENSAyako TANIGUCHI, Wang Zillin and Fanny Paschek

9